API दस्तावेज़ीकरण डेवलपर्स के लिए

बेस URL और प्रमाणीकरण

अपने क्लाइंट को निर्दिष्ट बेस URL की ओर इशारा करके और अपनी अनूटी API कुंजी प्रदान करके हमारे इंफ्रास्ट्रक्चर से कनेक्ट करें। हम मानक हेडर प्रमाणीकरण का उपयोग करते हैं ताकि आप मौजूदा OpenAI SDK कॉन्फ़िगरेशन में हमारे एंडपॉइंट को बिना अपने कोर लॉजिक को फिर से लिखे बदल सकें। आपको प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी मिलती है, और एक नई कुंजी जनरेट करना तुरंत पिछली कुंजी को अमान्य कर देता है। यह डिज़ाइन आपकी इंटीग्रेशन को सरल रखता है जबकि स्पष्ट एक्सेस नियंत्रण बनाए रखता है। तुरंत अपनी कुंजी देखने के लिए Google या ईमेल के माध्यम से साइन अप करें। शुरू करने के लिए हमें फोन नंबर या भुगतान विधि की आवश्यकता नहीं है।

• बेस यूआरएल: https://api.uncensoreai.com/v1
• Auth हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

पहला अनुरोध (POST /v1/chat/completions)

अपने पसंदीदा HTTP क्लाइंट का उपयोग करके चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट पर JSON पेलोड पोस्ट करके अपना पहला कंप्लीशन भेजें। मॉडल ID है uncensored और यह मानक संदेश संरचनाओं को स्वीकार करता है जिसमें सिस्टम, उपयोगकर्ता, और सहायक भूमिकाएं शामिल हैं। आपको जटिल रूटिंग या मॉडल चयन तर्क के बिना तुरंत टेक्स्ट आउटपुट मिलता है। त्रुटियां आपकी प्रीपेड क्रेडिट नहीं खाती हैं, इसलिए आप स्वतंत्र रूप से परीक्षण कर सकते हैं। मॉडल वयस्क सामग्री के लिए ट्यून्ड ओपन-वेट जनरेशन को बिना अस्वीकृति के संभालता है। अपनी एकीकरण शुरू करने के लिए इस संरचना का उपयोग करें।

Python SDK इंटीग्रेशन

हमारे API के साथ निर्बाध रूप से इंटरैक्ट करने के लिए आधिकारिक Python क्लाइंट का उपयोग करें। कॉल करने से पहले अपनी कॉन्फ़िगरेशन ऑब्जेक्ट में बेस URL और API कुंजी सेट करें। लाइब्रेरी JSON सीरियलाइजेशन और प्रतिक्रिया पार्सिंग आपके लिए संभालती है। आप प्रतिक्रिया ऑब्जेक्ट से सीधे उपयोग डेटा तक पहुंच सकते हैं। यह दृष्टिकोण async या sync अनुरोधों का समर्थन करने वाले किसी भी मानक Python वातावरण के साथ काम करता है। अपनी कुंजी को एन्वायरनमेंट वेरिएबल्स में सुरक्षित रखें। कोड स्निपेट एक मूलभूत सिंक्रोनस कॉल को दर्शाता है।

Node.js SDK इंटीग्रेशन

मानक पैकेज मैनेजर का उपयोग करके Node.js प्रोजेक्ट्स के साथ एकीकरण करें। क्लाइंट को आयात करें और बेस URL को हमारे सर्वरों की ओर इशारा करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। SDK HTTP अनुरोधों का प्रबंधन करता है और TypeScript उपयोगकर्ताओं के लिए टाइप किए गए प्रतिक्रियाएं प्रदान करता है। यदि आवश्यक हो तो आप हेडर आसानी से जोड़ सकते हैं या टाइमआउट को संशोधित कर सकते हैं। यह विधि आधुनिक वेब एप्लिकेशन और बैकएंड सेवाओं के लिए उपयुक्त है। सुनिश्ित करें कि आपका Node संस्करण SDK आवश्यकताओं के साथ संगत है। निम्नलिखित उदाहरण एक सरल पूर्णता अनुरोध दिखाता है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस और टोकन उपयोग

रियल-टाइम आउटपुट को सक्षम करने के लिए सेटिंग करें stream अपने अनुरोध में flag को true पर सेट करें। API Server-Sent Events (SSE) लौटाता है जैसे ही टोकन जनरेट होते हैं। आप पूरे प्रतिक्रिया का इंतज़ार किए बिना उपयोगकर्ताओं को तुरंत टेक्स्ट दिखा सकते हैं। स्ट्रीम के अंतिम चंक में टोकन उपयोग विवरण दिखाई देते हैं। यह लंबे आउटपुट के लिए अनुभव की गई लेटेंसी को कम करता है। टोकन जमा होने के साथ अपने क्रेडिट शेष की निगरानी करें। स्ट्रीमिंग सभी मानक पैरामीटर जैसे तापमान और स्टॉप सीक्वेंस के साथ काम करती है।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

आपके खाते में प्रॉम्प्ट और पूर्णता के लिए 100,000 टोकन का संदर्भ विंडो है। यदि आप स्पेसिफाई करते हैं, तो आप एकल प्रतिक्रिया में 16,000 टोकन तक भेज सकते हैं max_tokens. यदि आप इस पैरामीटर को छोड़ देते हैं तो डिफ़ॉल्ट आउटपुट लिमिट 2,048 टोकन है। रेट लिमिट प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समवर्ती अनुरोधों की अनुमति देता है। 401 स्टेटस का मतलब है कि आपकी कुंजी अमान्य है। 402 स्टेटस का मतलब है कि परीक्षित क्रेडिट अपर्याप्त है। 429 स्टेटस का मतलब है कि आपने रेट लिमिट को पार कर लिया है। अनुरोध बॉडी 8 MB से अधिक नहीं हो सकते।

cURL

Copycurl https://api.uncensoreai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fetch the current server status from the api endpoint"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoreai.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoreai.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

स्ट्रीमिंग

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)